[發(fā)明專利]多媒體文件推薦方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910595766.1
• 申請日: 2019-07-03
• 公開（公告）號: CN110472071A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賴添悅;葉濛;徐運(yùn)
• 申請（專利權(quán)）人: 中移(杭州)信息技術(shù)有限公司;中國移動通信集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06F16/435
• 分類號: G06F16/435;G06K9/62
• 代理公司: 31260 上海晨皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)
• 代理人: 成麗杰<國際申請>=<國際公布>=<進(jìn)入

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)，公開了一種多媒體文件推薦方法，包括獲取目標(biāo)用戶的歷史多媒體文件的播放記錄的K種預(yù)設(shè)用戶行為信息；融合所述K種預(yù)設(shè)用戶行為信息以獲取所述歷史多媒體文件的第一綜合評分；根據(jù)所述第一綜合評分和推薦算法獲取所述目標(biāo)用戶的推薦多媒體文件。本發(fā)明實(shí)施方式中提供的多媒體文件推薦方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以提高推薦給用戶的多媒體文件的推薦精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)，特別涉及一種多媒體文件推薦方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

多媒體文件推薦，是指通過一定的算法將多媒體文件推薦給用戶，滿足用戶的個性化需求。

目前，多媒體文件推薦的方法一般通過協(xié)同過濾算法或基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦，但是基于協(xié)同過濾算法的方法一般會遇到評分信息稀疏的問題，導(dǎo)致計算的結(jié)果存在較大偏差，推薦的效果不佳；而基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的方法由于其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取困難，且難以估算用戶對多媒體文件的喜歡程度，推薦的效果也不理想。

綜上所述，目前的多媒體文件推薦方法的精度不高，難以滿足用戶的個性化需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施方式的目的在于提供一種多媒體文件推薦方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及存儲介質(zhì)，使得多媒體文件的推薦精度更高。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施方式提供了一種多媒體文件推薦方法，包括：獲取目標(biāo)用戶的歷史多媒體文件的播放記錄的K種預(yù)設(shè)用戶行為信息；融合所述K種預(yù)設(shè)用戶行為信息以獲取所述歷史多媒體文件的第一綜合評分；根據(jù)所述第一綜合評分和推薦算法獲取所述目標(biāo)用戶的推薦多媒體文件。

本發(fā)明的實(shí)施方式還提供一種多媒體文件推薦裝置，包括：用戶行為獲取模塊，用于獲取歷史多媒體文件的播放記錄的K種預(yù)設(shè)用戶行為信息；綜合評分獲取模塊，用于融合所述K種預(yù)設(shè)用戶行為信息以獲取所述歷史多媒體文件的第一綜合評分；推薦文件獲取模塊，用于根據(jù)所述第一綜合評分和推薦算法獲取所述目標(biāo)用戶的推薦多媒體文件。

本發(fā)明的實(shí)施方式還提供一種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，包括：至少一個處理器；以及，與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的指令，指令被至少一個處理器執(zhí)行，以使至少一個處理器能夠執(zhí)行上述的多媒體文件推薦方法。

本發(fā)明的實(shí)施方式還提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)上述多媒體文件推薦方法。

本發(fā)明實(shí)施方式相對于現(xiàn)有技術(shù)而言，提供了一種多媒體文件推薦方法，通過先獲取目標(biāo)用戶的歷史多媒體文件的K種預(yù)設(shè)用戶行為信息，再對K種預(yù)設(shè)用戶行為信息進(jìn)行融合得到歷史多媒體文件的第一綜合評分，最后在第一綜合評分的基礎(chǔ)上實(shí)施推薦算法計算出推薦給用戶的多媒體文件。由于在實(shí)施推薦算法前先對用戶的K種預(yù)設(shè)行為信息進(jìn)行信息融合，因此可以能更準(zhǔn)確反映用戶對歷史多媒體文件的喜好程度，從而提高推薦的精度。

另外，所述K種預(yù)設(shè)用戶行為信息包括一種核心用戶行為信息和K-1種剩余用戶行為信息；所述融合所述K種預(yù)設(shè)用戶行為信息以獲取所述歷史多媒體文件的第一綜合評分，包括：根據(jù)以下第一計算公式計算所述歷史多媒體文件的第一綜合評分：

r＝y(tǒng)+α·(f(Q)-y)；

其中，r為所述第一綜合評分，y為用于表征所述核心用戶行為信息的核心行為值，α為補(bǔ)償系數(shù)，f(Q)為所述剩余用戶行為信息對所述核心用戶行為信息的估計函數(shù)，Q為表征所述剩余用戶行為信息的剩余行為值。通過第一計算公式可以有效對K種預(yù)設(shè)用戶行為信息進(jìn)行信息融合，從而提高多媒體文件推薦的精度。